XiaoMi-AI文件搜索系统
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协同概念注释2024年2月
尽管ISRO的火箭发射始于1960年代初，但印度在1975年成功推出了Aryabhatta。在过去的几十年中，印度太空行业在近几十年以来就目睹了惊人的增长，包括在太空探索方面的令人印象深刻的进步，通过成功推出Mangalyaan，Chandrayaan，Aditya-L1和Gaganyaan（TV-D1）任务（TV-D1）。印度在2023年8月23日在月球南极附近的Chandrayaan-3 Lander（Vikram）和Rover（Pragyan）的破坏路线上创造了历史。印度的太空政策于2023年4月发布，开辟了新的机会，具有为国家社会经济发展和安全，保护环境和生活的保护，对外太空和科学探索的和平探索的愿景。预计太空技术将渗透到航空，海洋应用，农业，能源和电信等其他领域，甚至在偏远地区提供服务。Starlink在正在进行的俄罗斯 - 乌克兰冲突中的作用揭示了信息管理，指挥和控制（C2）（C2）的商业和民用能力的显着性，以及在战场上的精确罢工。
通过人工智能和模拟的协同作用增强军事决策支持
应用 • 任务规划：游戏计划制定、假设分析 • 任务执行：自适应规划 • 任务汇报：任务后分析、经验教训 • CD&E：战术制定、测试未来能力 • 人员培训：指挥培训
革命性的心脏护理：探索企业家生态系统与3D深度学习之间的协同作用，以增强心脏成像
摘要：这项研究研究了在医疗技术领域内企业家生态系统和3d 11深度学习技术相结合的变革潜力。具体来说，我们将12重点放在使用Yolov5深度学习模型的心脏成像上，以提高诊断13精度。利用开源和3D心脏MRI数据集，我们的研究深入研究了14个生态系统如何加快15个心脏成像中3D深度学习（3D深度学习）的开发和实施。我们引入了一种交互式应用程序，即“ AI驱动的3D心脏成像应用程序”，使用简化框架开发了16，该框架的精度约为96.4％。这一进步17 17强调了当企业家生态系统鼓励18种AI方法的整合时，Medtech领域内的创新潜力。它不仅吸引了投资，还可以促进技能发展。此外，我们的19项研究阐明了这种技术进步对决策的影响，强调了对企业家生态系统的20种强大支持，以促进未来的医疗技术创新。这项研究21强调了AI整合在医疗保健中的变革性影响，但它也强调了对22种全面研究，跨学科合作和自适应决策的必要性，以与快速的23技术发展保持同步。26通过将3D深度学习技术整合到企业家生态系统中，这项24项研究阐明了革新心脏护理的途径，为医疗技术提供实用见解25企业家，医疗保健专业人员和政策制定者，以指导他们的决策过程。
社会企业、风险与机遇之间的良好协同作用……
摘要：本文主张社会企业可以通过解决有犯罪前科的人的就业障碍，在降低再犯罪率方面发挥重要作用。本文还认为，此前在这一领域的讨论缺乏对社会企业模式如何解决与犯罪行为相关的更广泛、更复杂的犯罪风险因素的充分关注。作者假设，社会企业模式可以在风险-需求-响应 (RNR) 和停止范式中发挥多方面的作用，通过利用广泛的心理社会支持，消除耻辱和偏见，提高自我效能，降低再犯罪率。在确定雇用有犯罪前科的人的社会企业成功的关键主题和因素的同时，作者重点关注了韦克斯福德郡玉米市场项目运营的两家社会企业。他们强调了在采用社会企业模式时衡量成果的重要性，并描述了玉米市场项目中使用的一个系统，用于衡量十个心理社会领域的客户成果。最后，作者探讨了未来方向和加强该模式能力以增强戒毒能力的潜在机会。他们发出警告，强调在资金、政策支持以及对社会企业计划进行更严格评估的需要方面仍然存在重大挑战。作者得出结论，除了就业之外，社会企业模式还有潜力在加强戒毒方面提供更广泛的支持。关键词：戒毒、社会企业、风险-需求-响应 (RNR)、再犯罪、社会心理、自我效能、耻辱、康复、犯罪成因、结果、循证。
通过技术和创新之间的电动汽车制造商和电池回收器之间的协同作用：游戏理论方法
摘要：电池回收（PBR）引发了电动汽车工业链（EV）的深刻变化。PBR创新网络为企业提供了信息渠道和资源条件，但其对EV和PBR Enterprises的协同创新的影响和可持续发展能力的影响仍然需要进一步探索。在本文中，我们从2012年到2020年收集了PBR的专利数据，确定创新网络的结构特征，并为PBR技术构建了一种协同游戏模型，旨在分析PBR企业对技术创新的网络嵌入和知识溢出的协同效果。首先，我们发现PBR创新网络表现出小世界效应，该效应对技术合作创新具有双刃剑。第二，PBR技术创新主体的结构孔有益于对合作行为的重大影响。第三，知识合作的相关性和深层互补性的增强非常有用，可以弥补PBR技术合作创新的投入成本，并且由于结构漏洞的产出增加而产生了额外的收益。但是，随着创新网络的知识溢出效应的增加，公司往往更倾向于非合作创新。
协同牧羊犬电池储能系统
Table 1 Abbreviations Used vi Table 2 Defined Terms viii Table 3 Lots Description 2 Table 4 Notifications and Easements 2 Table 5 Proposal Content Elements 5 Table 6 Collie East Climate Averages 8 Table 7 Collie East Mean Monthly Rainfall 8 Table 8 Summary of Surface Water Monitoring Data proximal to the Proposal 12 Table 9 Peak Flow Estimates and Probability Limits from the Flood Frequency Analysis 16 Table 10 Assigned Manning's n Values 18 Table 11 IFD Design降雨深度19表12局部径流的集水区29表13发育前径流值30表14发育后模型参数参数30表15发育后的径流和拘留水量30表16污染的防火剂量需求31
探索一体化的协同作用：评估水力蓄能和太阳能发电的性能
本研究调查了伊拉克水力储存和太阳能相结合的综合系统的性能。设计了一个光伏水泵系统，将太阳能以水的形式储存在高度为 6 毫米的水箱中。这项研究评估了太阳辐射水平和泵送时间对确定储存能量的影响。在三月份的晴天，使用固定光伏板需要 175 分钟才能泵送总共 3400 升水，而使用跟踪器时，由于跟踪器的泵送能力增加，将相同数量的水注入水箱的时间缩短至 165 分钟。在同一个月的阴天，泵送相同数量的水需要 230 分钟。然后利用储存的水发电，根据所需的功率输出改变流速。最高发电量为 42 升/秒的水流速，发电量为 42.9 W，最低发电量为 23.2 W，最低水流速为 25 升/秒。此外，通过使用直流泵，该系统的成本效益得到提高，无需逆变器或电池即可使用。这些发现为水力储存和太阳能发电系统的整合提供了很好的理解，为伊拉克的可持续能源发电提供了潜在的解决方案。
纳米孔：从DNA测序到工业过滤的协同作用
薄膜中的纳米孔在科学和工业中起重要作用。单纳米孔在便携式DNA测序和了解纳米级传输中提供了逐步变化。在工业上，多层膜促进了食物加工和水和医学的净化。尽管统一使用了纳米孔，但在材料，制造，分析和应用方面，单个纳米孔和多膜的磁场在不同程度上有所不同。这样的部分断开连接阻碍了科学进步，并且最好共同解决重要的挑战。该观点表明，这两个领域之间的协同串扰如何在基本理解和高级膜的发展中提供相当大的相互利益。我们首先描述了主要差异，包括与多膜膜中较不定义的导管相比，包括单个孔的原子定义。然后，我们概述了改善两个字段之间的通信的步骤，例如协调测量以及运输和选择性的建模。所产生的见解有望改善多孔膜的合理设计。观点以其他发展的前景结束，可以通过在两个领域进行协作来最大程度地实现，以提高对纳米孔的运输的理解，并创建用于量身定制的用于感应，过滤和其他应用的下一代多孔膜。
量子计算与半导体技术之间的白皮书协同作用
量子计算的功能在于叠加的独特量子物理资源和量子位的纠缠，这使得某些类别的计算的执行速度比传统计算机快得多。Grover表明，与经典算法相比，量子搜索算法具有二次加速。基于量子傅立叶变换的量子算法的量子算法比已知的经典算法1,2更快。可以更快地构成质数的量子算法可以破解当前使用的公钥加密方法（例如rsa）当应用于未来功能齐全的量子计算机上时。计算的并行化允许为最具挑战性的计算问题（例如分子的仿真，搜索算法和许多优化问题）创建线性时间算法。
城市能源系统中光伏发电与电动汽车充电的协同作用
城市约占全球一次能源消耗的 75%，占全球温室气体 (GHG) 排放的 70%，其中建筑和城市交通是两个主要因素。世界上许多国家都在推动和实施减少温室气体排放的行动。这些行动包括转向电动汽车 (EV) 和可再生能源 (RES)，例如太阳能光伏 (PV)。近几十年来，这一转变导致全球电动汽车和光伏的采用量迅速增加。然而，电动汽车和光伏在城市能源系统中的大规模整合带来了新的挑战，例如峰值负荷增加、功率不匹配、组件过载和电压违规。改善电动汽车、光伏和其他负载之间的协同作用可以克服这些挑战。电动汽车的协调充电，或所谓的电动汽车智能充电，可能是改善协同作用的一种有前途的解决方案。通过车辆到电网 (V2G) 方案可以进一步增强协同作用，在这种方案中，电动汽车不仅可以充电，还可以从电池中放电。本博士论文研究了在应用电动汽车智能充电和 V2G 方案的情况下，电动汽车充电与光伏发电之间的协同作用。研究通过对住宅建筑、工作场所、配电网和城市规模的系统级进行模拟研究进行。开发并模拟了智能充电和 V2G 优化模型，旨在降低净负载（负载减去发电量）变化。结果表明，通过提出的智能充电方案可以改善 PV-EV 协同作用。但是，改善程度在很大程度上取决于用户往返于目标充电地点的移动行为。由于在太阳能发电量高时电动汽车占用率低，住宅建筑中的 PV-EV 协同作用有限，但由于同时电动汽车占用率高，因此在工作场所充电站具有很高的潜力。在本论文中提出的案例研究中，发现实施智能充电可以将住宅建筑中的协同作用提高约 9 个百分点，将工作场所中的协同作用提高约 40 个百分点。在城市层面，优化规模和 V2G 在改善城市规模发电负荷协同方面都发挥着重要作用，因为它们可以将负荷匹配率从 33% 提高到 84%。结果还表明，协同作用的改善可提高电网性能和综合光伏-电动汽车电网承载能力。总之，本文表明电动汽车智能充电方案可以改善光伏-电动汽车协同作用，从而提高城市能源系统的性能。